だまんです。

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tsukuba.R#4にむけて(2): Rで何をしたか

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ファイルがねえよ。プログラムもプレゼンもデータも。

と言ったけど、あった。
よく考えたら、Rをまともに使ってた時代はこの1代まえのパソコン(Mac mini)使ってた。そっちを久しぶりにみたら、概ね残っていた。よかった。
と同時に、ともかくいろいろ記憶が飛んでいることはわかった。資料があっても意味が分からないとか…だめすぎ。
とはいえ、そんなこと言ってる場合じゃないんで、それをながめつついままでRを何に使ってきたか、がんばって思い出してみた。

専攻ゼミ

  • RによるPageRank(べき乗法による)の実装。
  • じぶんのメモ「Web IR とランキングについて」 (2006年5月24日(水))、下記[2]の要約。
  • IPSJ全国大会2007「情報検索の手法を応用した設問の重要度によるランキング手法」
    • レジュメ発見!
    • 参考文献は
      • [1] S. Brin, L. Page “The Anatomy of A Large-scale Hypertextual Web Search Engine”, Proceedings of the seventh international conference on World Wide Web 7, p.107–117 (1998).
      • [2] A. N. Langville and C. D. Meyer “A Survey of Eigenvector Methods for Information Retrieval”, SIAM Review Vol.47 No.1, pp.135–161 (2005).
  • PDF: S. Brin, L. Page “The Anatomy of A Large-scale Hypertextual Web Search Engine”, Proceedings of the seventh international conference on World Wide Web 7, p.107–117 (1998).
  • PDF: [2] A. N. Langville and C. D. Meyer “A Survey of Eigenvector Methods for Information Retrieval”, SIAM Review Vol.47 No.1, pp.135–161 (2005).
  • PDF: maximaの解説資料。足立健朗『行列計算における数式処理ソフト maxima の利用について』

特別研究

  • 「出力が線形の,線形パーセプトロンモデルにおいては,すでに相互学習に対して解析されているが,非線形の出力を持つものについては詳しく調べられていない。そこで,非線形の出力を持つパーセプトロンモデルを使用し,いくつかある有名な学習則について,それぞれシミュレーションを行ってみた」だそうです。
  • RによるNN相互学習の実装
  • 実験結果の画像(2者相互学習)
    • 結合負荷ベクトルの2-ノルム vs. オーバーラップ(結合負荷ベクトル間の方向余弦(cos))
    • ベクトルの2-ノルム vs. オーバーラップ(結合負荷ベクトル間の方向余弦(cos))

卒研: 離散TPMによる「相互学習を用いた共通鍵生成法の拡張」

  • IEICE総合大会での発表資料、パワポ
  • 卒研の発表資料、パワポ、ポスターセッション
  • でも、Rじゃない。Javaだったそういえば。
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